【摘 要】
：
随着信息技术的高速发展,物联网上的海量数据呈爆炸式增长。为了解决物联网用户（个人、设备或系统）信息超载的问题,物联网推荐系统被广泛应用于智能家居、智能制造和智慧城市等领域。本文在对目前推荐系统中主流推荐算法深入研究的基础上,针对主流的协同过滤推荐算法在面临冷启动和数据稀疏问题时性能明显下降的问题,将知识图谱引入推荐系统,提出一种基于知识图谱的协同过滤推荐算法,并命名为Dual KG-CF。经实验验
论文部分内容阅读
随着信息技术的高速发展,物联网上的海量数据呈爆炸式增长。为了解决物联网用户（个人、设备或系统）信息超载的问题,物联网推荐系统被广泛应用于智能家居、智能制造和智慧城市等领域。本文在对目前推荐系统中主流推荐算法深入研究的基础上,针对主流的协同过滤推荐算法在面临冷启动和数据稀疏问题时性能明显下降的问题,将知识图谱引入推荐系统,提出一种基于知识图谱的协同过滤推荐算法,并命名为Dual KG-CF。经实验验证,在用户数据稀疏的场景下,该算法在准确率和召回率方面有明显的提升;在此基础上,本文设计并开发了一个基于Dual KG-CF推荐工具,可向用户提供车辆推荐的服务。本文的主要研究内容如下:1.首先对领域知识图谱的构建方法进行了研究,选取了互联网上容易获得大量公开信息的车辆产品作为本文的推荐项目,构建了车辆领域知识图谱,为后续基于知识图谱的协同过滤推荐算法的研究与验证提供数据支撑。2.对传统Trans D模型中的负三元组构建方法进行了改进,采用基于Trans D模型的知识图谱嵌入方案。实验结果表明,基于改进的负三元组构建方法的Trans D模型的准确度得到了一定的提升。3.设计了一种基于知识图谱的协同过滤推荐算法,并命名为Dual KG-CF,将知识图谱和协同过滤推荐算法相结合,利用Trans D模型对推荐项目的领域知识图谱进行知识图谱嵌入,并以知识图谱的形式存储用户行为数据,最后结合推荐列表生成算法缓解冷启动和数据稀疏问题。实验结果表明,在用户数据稀疏的情况下,本文提出的Dual KG-CF算法在准确率和召回率方面有明显的提升。4.设计并实现了基于Dual KG-CF算法的推荐工具,该工具可根据用户对工具的设置信息,利用Dual KG-CF算法为用户实现项目推荐功能,并在工具页面展示用户信息和推荐结果。测试结果表明,基于Dual KG-CF的推荐工具在功能与性能方面均符合要求。
其他文献
NB-IoT（Narrowband Internet of Things）因其覆盖范围广、功耗低、成本低等特点,被广泛运用于各种物联网应用行业。随着设备的不断增加,数据的处理和管理也变得更加复杂,系统吞吐量、延迟、能耗、Qo S（Quality of Service）等都面临着巨大挑战,因此,如何利用系统中有限的资源显得尤为重要。而窄带资源一般由基站在上行链路和下行链路中完成调度和分配的,所以,本
雨刮控制系统作为汽车的重要功能组成部分,其反应速度、智能化程度直接影响到乘客行车的舒适性和安全性。目前智能雨刮控制系统普遍采用红外雨量传感器进行雨量识别,然而该传感器容易受环境因素干扰且识别精度较低会导致车辆的行驶安全问题,因此本课题具有理论研究和工程实践的意义。本文在视觉传感器获取雨滴图像的基础上,经过改进的Bi Se Net V2语义分割网络对雨量进行识别,结合红外雨量传感器识别的雨量,利用光
微表情是一种短暂而不易察觉的人脸肌肉运动,微表情的发生不受自我控制,能够揭示了一个人可能试图抑制、隐藏或伪装的真情实感。不同于肌肉运动幅度较明显的宏表情,微表情可以反映一个人内心的真实想法,在公共安全、外交谈判、临床诊断等国内外热门领域中有广泛的应用。本文研究了微表情数据预处理技术、提出了基于3D-Dense Net模型和双注意力机制微表情识别算法。主要工作如下:1.针对微表情持续时间短、运动强度
目的:探究酶联免疫吸附法（ELISA）筛查人类免疫缺陷病毒（HIV）抗体在艾滋病诊断中应用价值。方法:选择2012年6月—2022年6月本机构检测的疑似艾滋病患者62例作为研究对象，均接受ELISA法、胶体金法、免疫蛋白印迹法检测。以上级单位抚州市疾控中心（免疫蛋白印迹法检测）检测结果作为“金标准”,分析ELISA法与胶体金法在HIV抗体中的诊断结果；对比两种方法在HIV抗体中的诊断价值，并计算一
光是影响植物生长发育最为关键的一种环境因子，具体体现在光照时间与光照方向、光强与光质等方面。在不同的光照条件下，植物的生理代谢过程中呈现出不同的变化规律与适应机制，光照既是植物潜在的胁迫因素，还是植物物质与能量的来源。植物的结构、形态及生理机能可以适应光照环境，让自身生长状态即使处于不利的光照环境下，也能够趋于最优，进而对光照资源加以有效利用。文章主要阐述植物枝叶生长过程中，光照对其及生物量的影响
为保证生鲜农产品在配送过程中的新鲜度，提出生鲜农产品冷链物流配送中心选址-路径规划建模与求解方法，旨在降低综合成本与优化配送路径。根据生鲜农产品不易储存、易腐烂的特点，提出将“高铁+冷链物流”作为一种模式应用于生鲜农产品运输中，以高铁货运容量为市场需求量，构建总成本最低和路径最优的生鲜农产品冷链物流配送中心选址-路径规划模型，分别应用普通遗传算法和改进遗传算法对模型进行求解；最后，通过重庆市实例验
近年来,随着工业通信协议在日常生活中的应用变得越来越广泛,协议实现需要进行不同程度的修改以适应日新月异的需求。每次协议栈代码被修改后,都需要进行回归测试,以确保协议栈功能不受影响。但随着协议栈功能的复杂度的增加,其回归测试成本与安全性逐渐受到重视。因此,为了在保证回归测试故障检测率的情况下缩短工业通信协议回归测试执行时间同时提高测试安全性,本文提出了一种基于多目标的工业通信协议回归测试方法,并设计
睡眠作为人体必要的生理活动,备受人们关注。在现代社会中睡眠障碍严重影响到人们的健康和生活。睡眠分期是开展睡眠相关研究的前提,是研究睡眠特点、诊断脑部疾病的重要依据。人工手动分期是一项耗时且带有主观性的任务,使用传统的机器学习方法进行睡眠分期是一项步骤繁杂、任务难度高的方法。随着人工智能的发展,在睡眠医学技术的方面,使用深度学习技术越来越具有临床价值。本文首先总结睡眠相关的技术,详细阐述了睡眠信号（
近年来,随着科技的不断发展,红外目标检测跟踪系统在人类生活的各个方面都有广泛应用,例如交通、医疗及军事等领域。红外弱小目标检测作为红外目标检测跟踪系统中重要的一环,应当能实现精准且快速的检测。但在实际应用中,红外弱小目标通常具有信号弱、所占面积小、纹理特征不明显、信杂比较低等特点,同时目标常被淹没于各种复杂背景之中,这些都会导致相关算法的检测率较低,虚警率偏高,因此需进一步提升现有检测方法的性能。
现代科技逐渐往信息化、数字化和智能化的方向发展,工业制造设备也变得越来越复杂。其中,电机作为重要的动力输出装置,长期运行会出现磨损和老化,导致电机故障的发生。随着故障的自然累积,将减少电机寿命,增加运营成本。因此,研究电机的智能故障诊断方法,对生产设备运行的稳定性和可靠性具有重要意义。目前,电机的故障诊断大多是依靠专家已有的相关诊断经验和知识。然而,这些诊断知识零散且缺乏相关规范和行业标准,对电机